小灰去一家餐廳，點了一份酸菜魚。
這盤小小的酸菜魚，是怎麼來到小灰面前的呢？
需要養殖場養魚，菜農種菜，醃製廠醃製酸菜，庫房存儲食材，物流公司運送食材，餐廳的大廚做出酸菜魚，再由服務員小姐姐端到小灰面前。
像這樣由供應商、製造商、倉儲商、運輸商、分銷商、零售商以及終端客戶等多個主體共同形成的生產和交易系統，就是供應鏈系統。
舉個例子：
小A是一家餐廳的老闆，眼看春節要到了，他認定春節期間的生意一定很火爆，於是買進了大量的生鮮食材。結果這個春節十分冷清，沒幾個顧客，小A只能蹲在餐廳門口賣菜。
數據化
智能供應鏈基於雲計算、AI、IoT、大數據等技術，爲供應鏈全流程提供多源異構數據的感知和認知的共性關鍵技術。相比於傳統供應鏈，智能供應鏈擁有海量數據，爲智能決策打下基礎。
可視化
爲了增強供應鏈的協同性，智能供應鏈把生產、流通、消費環節的數據進行了可視化，使得供應鏈的每一個參與者都可以清晰感知到當前的狀態和關鍵信息。
智能化
智能供應鏈可以幫助企業進行智能建模、智能決策，並將決策反饋到各業務系統，做出比人類更精準、更高效、更細顆粒、更一致性的智能化決策。同時，智能供應鏈的決策引擎還可以根據機器學習體系不斷學習，使決策體系不斷進化和成長。
爲什麼這麼說呢？
因爲京東對於自身的定位，就是以供應鏈爲基礎的技術與服務企業；京東未來願景是長期深耕供應鏈全鏈條，引領智能供應鏈建設。
在初步介紹智能供應鏈的時候，我們說智能供應鏈在生產、流通、消費這三個方面實現了智能化。那麼京東在這三個方面具備怎樣的優勢呢？
在智能生產方面，京東的C2M反向定製供應鏈與傳統方式相比，能縮短企業新品上市週期67%；京東的自動補貨平臺，對生產的預測準確率可高達92%。
在智能流通方面，京東在中國大陸區縣覆蓋率高達99%，同時，京東還擁有萬級網絡規劃，能提升全網時效 5%，並實現最快15分鐘送達的極致體驗。
在智能消費方面，京東的智能客服可支持 10 億+ 商品諮詢，並由京東“宙斯盾”系統精準地分析用戶意見。此外，“拍照購”也能支持數 10 億商品的快速搜索，實現了全場景無界零售。
用戶洞察
用戶洞察的本質，是對購物行爲的分析與預測，包括推斷用戶行爲動機，如閒逛，比價，弱購買意願，強購買意願等；也包括預測用戶行爲，預測用戶在瀏覽過的商品上的最終行爲，如直接退出、收藏、加購、下單等。
市場洞察
如果說用戶洞察是微觀的分析，那麼市場洞察就是宏觀的分析，也就是對商品競爭力的分析。市場洞察可以識別競品，瞭解市場中商品競爭力排名分析和銷量趨勢；可以洞察目標潛客，多維度分析人羣特徵，識別市場規模和競爭飽和度。
智能營銷
現在的營銷需求，已經不像傳統營銷那樣千篇一律，而是需要千人千面的智能營銷。如何實現精準的營銷呢？基於用戶畫像、用戶行爲因果推斷、需求預測和千人千面模型，選擇時機和營銷策略精準營銷，提升成單轉化率。
反向定製
在傳統的商品市場中，企業生產了什麼商品，用戶就只能被迫接受什麼樣的商品。但現在，企業生產什麼樣的商品，用戶說了算，企業基於用戶數據，定製爆款商品，這就是反向定製。
反向定製基於京東海量用戶和商品數據，從消費者需求出發，多維度深度挖掘消費者潛在需求，定製爆款；反向定製支持基於UV轉化率的定製，提升新品轉化、實現老品升級；支持基於評論預測的定製，強化重要的正面評論關鍵詞，減少負面關鍵詞。
案例1：新發地的供應鏈控制塔
衆所周知，今年6月北京新發地爆發了嚴重的新冠疫情。爲了儘快實現新發地的復工復產，京東供應鏈平臺爲這裏建立了一座“供應鏈控制塔”，幫助管理者更好地管理新發地的各種場景。
都有哪些場景需要管理呢？
每一天，新發地的賣家都需要進行註冊，提供自己的身份證、營業製造、員工信息、車輛信息等等，這些信息可以保證新發地能夠更好地進行數字化管理。
同時，每一個買家一旦進入到新發地，需要做相應的會員機制，在平臺做相應的預約，拿到自己的通行碼，才能進入到相應的區域，實現整個農產品交易過程。
在可視化的大屏幕上，我們可以看到每一天有多少車輛、多少人員進入園區；在每天交易了多少農產品、多少肉禽蛋奶，這些都會清晰地顯示在平臺上，以便讓管理者去決定農產品和生活物資的供給數量。同時可以檢測到園區內相應的車輛和運輸，能夠更加高效地執行，避免造成車輛的堵塞。
這個供應鏈控制塔，可以讓管理者決定和控制整個人流、車流、交易流，以保證新發地園區內的安防監控，靈活面對複雜情況。
案例2：格力智能供應鏈的反向定製
京東智聯雲曾經與格力合作，進行了一系列的反向定製。
一方面，通過海量模型的數據分析，實現了產品選型，找出更加適合升級、更加有潛力的核心單品；另一方面，通過數據模擬模型，輸出了一個更好的產品屬性方案。最終通過智能供應鏈平臺的模型預測，以及市場的分析，從兩個角度驗證了整個市場方案。
在京東618期間，格力的這款冰箱在同階段成爲了表現最優的產品。同時，京東通過這樣一個產品能力的反向定製，保證了整個產品的研發時間，從原有傳統意義上的93天研發週期，縮短到了28天左右。
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